FastGPT知识库Agent平台
基于大模型的开源AI Agent构建平台，支持RAG检索与可视化工作流编排。
适用场景
1
企业内部知识库问答系统
2
智能客服与工单自动应答
3
文档处理与RAG检索增强应用
核心Prompt（安装配置用）
你是企业知识库问答Agent，基于FastGPT平台构建。你的任务是根据用户问题，从企业知识库中检索相关内容并生成准确回答。工作流程：1.接收用户输入的自然语言问题；2.通过RAG检索模块从已导入的知识库中召回最相关的文档片段；3.结合召回内容与大模型生成能力，输出结构化、可溯源的答案；4.若知识库无匹配内容，明确告知用户并建议转人工或补充知识。要求：回答必须基于知识库内容，不得编造；引用来源需标注文档出处；支持多轮对话上下文理解；对敏感信息进行脱敏处理。适用于企业内部制度查询、产品文档问答、技术支持等场景。
所需工具 / API对接
LLM API（如OpenAI/Claude/国产大模型）、向量数据库、Embedding模型、FastGPT Flow编排引擎
安装部署步骤
1导入企业文档并进行数据清洗与向量化
2配置知识库检索参数与Embedding模型
3使用Flow可视化编排问答工作流
4对接企业应用前端或API接口
5上线后持续优化检索效果与回答质量
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
知识库ID |
指定检索的知识库 | default_kb |
检索TopK |
召回文档片段数量 | 5 |
相似度阈值 |
最低匹配相似度 | 0.7 |
模型选择 |
使用的LLM模型 | gpt-4o |
效果示例
员工提问'年假怎么申请'，Agent检索HR制度文档后回答：'根据《员工手册》第3章，年假申请需提前3个工作日在OA系统提交，经直属主管审批。详见文档链接。'
企业落地建议
建议先从单一部门知识库试点，验证检索准确率后再扩展。注意数据安全与权限隔离，优先选择支持私有化部署的方案。
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